4. Hulosa Adabiyotlar Neyron tarmoq kirishlari

Neyron tarmoq algoritmlari

Muammolarni hal qilish uchun neyron tarmoq algoritmi bu yoki boshqa tuzilmaning neyron tarmog'i shaklida to'liq yoki asosan amalga oshiriladigan (masalan, rasmiy neyronlar qatlamlari orasidagi ketma-ket yoki o'zaro bog'langan ko'p qirrali neyron tarmoq) og'irlik koeffitsientlarini belgilash uchun tegishli algoritmga ega bo'lgan hisoblash jarayoni. Neyron tarmoq algoritmini ishlab chiqish uchun asos bo'lib tizimli yondashuv bo'lib, unda muammoni hal qilish jarayoni qandaydir dinamik tizim davridagi faoliyat sifatida namoyon bo'ladi. Uni qurish uchun quyidagilarni aniqlash kerak: neyron tarmoqning kirish signali sifatida ishlaydigan ob'ekt; neyron tarmoqning chiqish signali sifatida harakat qiluvchi ob'ekt (masalan, eritmaning o'zi yoki unga xos bo'lgan ba'zi bir xususiyatlar); neyron tarmoqning kerakli (zarur) chiqish signali; neyron tarmoq tuzilishi (qatlamlar soni, qatlamlar orasidagi aloqa, og'irlik omili sifatida xizmat qiladigan ob'ektlar); tizim xatosi funktsiyasi (neyron tarmoqning kerakli chiqish signalining haqiqiy chiqish signalidan og'ishini tavsiflovchi); xatolikka qarab tizim sifatining mezoni va uni optimallashtirishning funktsional darajasi; og'irlik koeffitsientlarining qiymati (masalan, ba'zi sonli usullardan yoki neyron tarmog'ining og'irlik koeffitsientlarini o'rnatish tartibidan foydalanib, tahlilning bevosita muammoning bayonidan aniqlangan).

Xulosa 

Sun'iy tafakkur fanining bosh masalalaridan biri birorta sun'iy qurilmalarda insonning fikrlash faoliyatini amalga oshirishdir. Bu boradi turli xil intellektual tizimlar qiyin programmalari, ekspert tizimlari, obrazlarni anglash tizimlarini va nihoyat sun'iy neyron to’rlariga asoslangan programma tizimlarini misol keltirish mumkin. Bular ichida oshkor bilimlar bilan ishlaydigan ekspert tizimlari hisoblanadi. Ularda maxsus bilimlar bazasi va mantiqiy xulosa mexanizmlari mavjud va ular ekspertlar tomonidan shakllantirilgan bilimlar asosida «fikr» yuritadi va xulosa chiqaradi. Lekin bunday tizimlarning asosiy kamchiliklari shundaki, ularda bilimlar tashqarida ekspert-inson tomonidan sub'ektiv bilimlar kiritiladi va bilimlar bazasi yopiq hisoblanadi. Natijada ekspert tizimlari fiksirlangan bilimga ega bo’lib, ishlash jarayonida bilimlar o’zgarmaydi, ular yangi sharoitga moslasha olmaydi va ayni shu sababga ko’ra ekspert tizimlar keng  taraqqiy etmadi.

Adabiyotlar

1. 
   Нейронные сети: история развития теории. Книга 5: Учеб. пособие для вузов. / Под общ. руд. А. И. Галушкина, Я. З. Цыпкина. — M.: ИПРЖР, 2001. — 840 с
   
2. 
   2. Горбан А. Н., Россиев Д. А. Нейронные сети на персональном компьютере.—Новосибирск: Наука, 1996. 275 с.
   
3. 
   Axborot texnologiyalari sohasida kadrlar tayyorlash tizimini takomillashtirish to’g’risida O’zbekiston Respublikasi Prezidenti qarori. Xalq so’zi (2005y 3- Iyun) 
   
4. 
   Игнатьев Н. А. К вопросу построения эффективных нейронных сетей для данных, описываемых разнотипными признаками // Вычислительные технологии. - Новосибирск, 2001. - Т. 6, № 5. - С. 34 - 38